基于神经网络的高原机场飞机离地速度计算方法

针对现有飞行理论中对民航飞机在高原机场起飞离地速度计算研究不足,且计算方法单一、复杂的问题,利用MATLAB仿真平台构建在高原机场飞机起飞滑跑阶段模型,通过计算不同飞行条件下的飞机离地速度,得到大量训练样本,建立BP神经网络模型,将机场海拔、飞机质量、安全起飞速度、温度和可用起飞距离作为输入量,飞机离地速度作为输出量,对神经网络进行训练和测试,直至均方差达到要求。将神经网络所求估算值与仿真数据进行对比并进行分析。均方误差为4.128 9,均方根误差为5.612 1。使用神经网络计算方法效率高,误差小,可应用于不同高原机型在不同影响因素下的离地速度计算,对高原机场运行和机场跑道长度设计有一定参考价值。     

某型无人机滑跑起降纠偏控制改进分析

地面滑跑起降是轮式无人机飞行过程中的一个重要阶段,研究地面滑跑起降阶段的动力学特性对于无人机抗侧风特性摸底和纠偏控制律设计优化具有重要意义。基于轮胎侧向力模型、弹性轮胎和刚性机体假设,在 Matlab 平台建立地面滑跑阶段全量非线性模型和纠偏控制模型,综合分析发动机扭矩与侧风等工况下滑跑起飞和着陆过程中的响应特性,并对比分析两种不同纠偏控制模型下的纠偏性能和抗侧风特性。结果表明：该仿真模型能够反映无人机滑跑起降阶段的动力学特性,改进后的纠偏控制模型能够大幅缩短滑跑起飞距离,并且可以较好地实现纠偏控制。     

飞机起飞性能计算中发动机推力确定方法的改进

为准确计算飞机起飞滑跑距离和起飞航迹,应用数值插值方法,对起飞性能计算中发动机推力的确定方法进行了改进,提出以发动机推力曲线图所给推力为基础,利用分片双二次插值函数法确定发动机推力。基于改进算法对某型飞机发动机推力和起飞航迹进行了实际计算,计算结果表明,改进后的方法比原有方法更准确。     

基于分段插值的水上无人机离水特性求解方法

水上无人机成为无人机研究的新热点,其船体构型对离水特性影响巨大,构型参数设计合理可以减小滑跑距离和需用功率,反之会造成离水困难,甚至可能出现增加发动机功率水上飞机也无法离水的情况。这是由于其特殊的起降环境使得水上无人机起飞过程受力情况较常规飞行器更加复杂,常规飞行器起飞性能计算方法对于水上无人机不再适用,所以对水上飞机起飞离水特性的求解十分重要。CFD的发展使得利用数值计算方法代替常规的试验手段成为了可能,但直接利用CFD软件仿真求解水上无人机/飞机的离水过程难度大,耗时长,可行性低。可根据CFD计算中库朗数条件对气动力和水动力求解要求的不同,采用解耦方法分别求解不同条件下水上无人机完整构型的气动力和船体构型的水动力;同时水上无人机在起飞滑跑过程中,垂向受力小、加速度小,可将垂向受力看做近平衡状态,这成为分段插值求解方法的基础。将离水起飞过程离散化,利用分段插值方法求解得到其起飞离水特性,计算结果可以很好体现水上无人机水面滑跑的特性,与试验结果吻合良好。     

飞机起飞滑跑发动机推力数值确定方法

利用数值理论对飞机起飞滑跑距离计算中发动机瞬时推力的确定方法进行了研究,提出以发动机推力曲线图中已知推力曲线为基础,通过拉格朗日插值确定未知推力的算法。基于所提算法,对某型飞机在2 000 m压力高度上的推力进行计算,并与从推力曲线查到的实际数据比较,二者的平均相对误差为3.2‰。用所提算法确定推力,对该型飞机在5种条件下的起飞滑跑距离进行计算,计算结果与实际滑跑距离的平均相对误差为3.0%。计算结果表明,算法是准确可行的。     

极大似然法在飞机起飞性能参数辨识中的应用

以Y12飞机起飞性能飞行试验实测数据为例,研究了利用极大似然法进行飞机起飞性能参数辨识的问题。首先通过理论分析建立了Y12飞机双发起飞性能数学模型;然后从简化灵敏度导数计算角度提出了以飞机在起飞滑跑过程中速度增量为观测量的观测方程,分析给出了待辨参数和利用极大似然法进行参数识别的方法;最后针对极大似然法的几个要素,如迭代初值、代价函数、迭代次数、样本长度、试验数据段的选取等对辨识结果的影响进行了讨论和分析。结果表明,利用极大似然法可以快速、准确地辨识出起飞性能所需的参数,并具有较高的精度,在今后的性能飞行试验数据分析中应注重推广和应用。     

基于改进A^*算法的无人机快速轨迹规划方法

针对旋翼无人机在三维障碍物环境中自主飞行时路径搜索速度慢、轨迹生成通常忽略无人机动力学特性的问题,发展一种基于改进A^*算法并同时考虑无人机动力学特性和运动学性能的快速轨迹规划方法。首先,在三维障碍物环境中运用改进A^*算法通过剔除部分网格节点降低A^*算法的节点计算量,提升算法的路径搜索速度;其次,以最小化飞行轨迹的四阶导数作为目标函数,以路径点处的位置、速度、加速度等各阶导数作为约束条件优化飞行轨迹;最后,在三维障碍物环境中对比A^*算法改进前后的路径搜索结果,并对优化的飞行轨迹进行仿真飞行测试。结果表明:改进A^*算法大幅降低了A^*算法的节点计算量,显著提升了路径搜索速度;且无人机能够始终以较小位置误差沿优化轨迹光滑连续飞行。     

轮式起降无人机滑跑起飞阶段动力学仿真研究

无人机地面滑跑起飞阶段是飞行过程中的危险阶段,其受力情况复杂,动力学特性与空中飞行时略有不同。以某轮式起降无人机为研究对象,根据起落架的机械特性和几何关系将起落架等效为一个弹簧阻尼系统,并在Matlab/Simulink中集成无人机本体、起落架、发动机、舵机、控制系统等模型,建立的仿真平台模拟无人机滑跑起飞全过程。结果表明:该轮式起降无人机在滑跑起飞过程中压着机头滑跑,始终对准航向,滚转姿态变化很小;在大油门推力作用下无人机增速较快,抬前轮后瞬间主轮离地,并以稳定的速度爬升,较短时间内可以到达安全高度。     

某型电动飞机起飞加速特性分析与仿真模型修正

电动飞机从加速滑跑到飞行至安全高度是一个十分复杂的过程,在计算电动飞机起飞性能时发现用近似匀加速仿真模型得到的起飞距离小于实际的起飞距离。为了准确计算电动飞机起飞性能,在 MATLAB 中建立完整起飞过程的仿真模型并分析模型与实际起飞过程的误差,通过分析电动飞机起飞过程中加速度与速度的变化规律,引入修正函数对仿真模型中的速度进行修正;以某型电动飞机起飞性能计算为例,使用修正前后的模型对起飞过程进行仿真计算,并将计算结果与飞行试验数据进行对比。结果表明：修正后的模型精度优于修正前仿真模型的精度,修正后模型的仿真结果与飞机试飞试验结果基本一致。     

变距变转速多轴旋翼飞行器性能分析与试验

分析了制约现有多旋翼无人机性能方面的影响因素,提出通过旋翼变距变转速来改善其飞行性能的方法;综合动态失速、桨叶非定常挥舞与旋翼动态入流模型,建立了旋翼变距与变转速的气动模型,为准确的性能分析奠定基础;研制了变距变转速多旋翼试验样机并进行了飞行试验。试飞试验结果与理论计算结果表明:飞行器随着起飞质量的增加,需用功率明显增加;飞行器在不同起飞质量,不同旋翼转速下的需用功率值理论结果与试飞试验结果对比表明,小起飞质量下的功率计算值与实验值相符程度达到97%,而在大负载下理论计算值与实验值相符程度也在95%左右,证明了理论分析方法能较好的预估飞行器的气动特性和性能指标。进一步的理论计算表明,旋翼变距和变转速技术能够有效提高多旋翼飞行器起飞质量,续航时间等关键性能指标。      

无人机航迹跟踪抗侧风制导算法

无人机作为航空飞行器的一种,具有诸多应用价值,精确的航迹跟踪是其完成飞行任务的必要条件。在无人机飞行控制系统的制导外回路,实现一种具有抗风性能的横向非线性制导算法(NLG),基于航迹参考点实时测算无人机侧向加速度,并根据无人机力学方程得到滚转角指令,实现无人机的航迹跟踪。该制导算法只需确定合适的距离参数L,即可实现较为精确地制导,加入反馈环节以得到改进的闭环非线性制导算法。在侧风条件下进行仿真分析,结果表明:改进后的非线性制导算法是正确的,其具有良好的抗风性能。     

高马赫数飞机全剖面航程性能估算方法

文中将典型巡航型高马赫数飞机分为起飞滑跑阶段、加速爬升阶段、巡航飞行阶段、俯冲飞行阶段和滑翔返回阶段、降落滑跑阶段等若干阶段,在对不同阶段进行受力分析基础上,对各个阶段的航程性能估算方法和各阶段的质量变化处理方法进行了理论推导,形成了适用于高马赫数巡航飞机概念设计阶段的全剖面航程性能估算和质量处理方法。最后,通过具体算例分析,对一款巡航速度Ma3.5的高马赫数飞机性能进行了估算分析,验证了方法的有效性。     

基于广义多项式混沌展开的无人机飞行性能不确定性分析

无人机飞行性能的不确定性分析有助于评估不确定性对无人机飞行任务规划的影响,为飞行任务方案的鲁棒性设计提供支撑。基于广义多项式混沌展开方法,建立了无人机飞行性能不确定性近似分析模型,利用样本实现了无人机性能多项式系数的非侵入式计算,研究了无人机状态在不确定条件下的非线性演化。在考虑初始条件、大气环境和气动参数存在不确定性的情况下,量化了不确定性对无人机性能的影响。数值分析结果表明,相比于传统的需要大量仿真样本的蒙特卡洛分析方法,提出的非侵入式展开方法在具有较高近似精度的情况下,仅需要少量的样本就可以完成无人机性能的不确定性分析,具有较高的计算效率。     

基于强化学习的多无人机避碰计算制导方法

针对大量固定翼无人机在有限空域内的协同避碰问题,提出了一种基于多智能体深度强化学习的计算制导方法。首先,将避碰制导过程抽象为序列决策问题,通过马尔可夫博弈理论对其进行数学描述。然后提出了一种基于深度神经网络技术的自主避碰制导决策方法,该网络使用改进的Actor-Critic模型进行训练,设计了实现该方法的机器学习架构,并给出了相关神经网络结构和机间协调机制。最后建立了一个实体数量可变的飞行场景模拟器,在其中进行"集中训练"和"分布执行"。为了验证算法的性能,在高航路密度场景中进行了仿真实验。仿真结果表明,提出的在线计算制导方法能够有效地降低多无人机在飞行过程中的碰撞概率,且对高航路密度场景具有很好的适应性。     

多无人机对地攻击任务分配算法

在不确定条件下的战场环境中,实时有效的动态任务分配是多无人机顺利完成对地攻击任务的关键.文章基于拍卖机制原理提出了多无人机的动态任务分配算法,给出了算法流程,构建了收益计算函数,并对算法效率进行了分析.仿真试验表明所提出的算法同传统方法相比,大大减少了通信计算量,具有更好的实时性     

无人机滑跑侧翻现象建模与控制设计

无人机的安全滑跑是整个飞行任务的基础,也是其重复使用的重要前提。以前三点式无人机为研究对象,重点研究了滑跑阶段的安全保护策略以及航向保持控制律。首先对滑跑过程中最常见的侧翻现象进行建模,并通过侧翻试验验证了模型的正确性。然后基于侧翻模型提出了预防侧翻的安全边界,并设计了侧翻保护系统。其次,通过试验辨识出前轮转角对航向角速度的传递函数,在此基础上设计了滑跑航向控制律,并改变了操纵手的航向操控模式。最后,滑跑试验结果表明,带有侧翻保护功能的滑跑航向控制系统能够有效完成无人机的滑跑任务。     

固定翼无人机飞行性能试验验证标准研究

通过对国内外现有的无人机飞行性能试验验证相关规范和标准进行研究,对传统有人机飞行性能验证方法的适用性进行分析,提出了我国固定翼无人机飞行性能试验验证标准的具体要求,并针对我国无人机飞行性能适航审查要求出相关建议,将促进我国无人机系统标准体系及适航性技术体系的建立。     

某型战机滑跃起飞性能初步分析

根据飞行动力学理论,建立了舰载机滑跃起飞数学模型。以某型战机为例进行了数值仿真,定量分析了起飞质量、起飞迎角、甲板风、滑跑距离等因素对滑跃起飞性能的影响。结果表明:应优选起飞迎角;不同起飞质量情况下,应选择合适的滑跑距离(起飞点),并保证适当的甲板风;起落架强度应加强。     

一种预测陆基滑跃起飞性能的新方法

从固定翼飞机陆基滑跃起飞的安全性要求出发,提出了一种预测起飞性能的模型,用于预测最小起飞速度和最短滑跑距离。该模型的特点是非常简单,包含了影响陆基滑跃起飞行性能最为关键的参数。预测结果与飞行试验数据结果取得了很好的一致。作为预测模型的应用示例,讨论了关键参数对滑跃起飞性能的影响。给出的模型和示例方法对制定固定翼飞机陆基滑跃起飞试验方案有实用价值。     

基于改进RRT算法的无人机航路规划与跟踪方法研究

为了使航路规划算法在三维动态环境下能够快速规划出较优可行航路,基于快速扩展随机树算法(RRT),对规划航路点进行了无人机飞行动力学约束,并且设计了局部航路动态优化策略。针对传统的航路跟踪控制律跟踪较为曲折的航线时跟踪误差较大的问题,通过将规划算法得出的姿态指令引入姿态控制回路的方式,提高了航路跟踪控制算法的快速性与准确性。在此基础上,搭建了无人机验证平台,利用该验证平台完成了无人机自主避障飞行试验,对算法的有效性进行了验证,并对算法性能进行了评估。